Heute schon etwas gesucht und nicht gefunden? Damit so etwas unseren Kunden im Unternehmenskontext nicht mehr passiert, entwickeln wir maßgeschneiderte Suchlösungen, die wir individuell auf die Art und Menge der Daten und der Suchanfragen anpassen. Wir setzen wir zum großen Teil auf Open Source und Cloud-Technologien und begleiten Kunden von der Datenaufbereitung bis zur Benutzeroberfläche. Zudem bieten wir Beratungsleistungen, wie Sie mit dem Thema Suche am besten in Ihrem Unternehmen umgehen.
Good Search User Experience
Im digitalen Zeitalter ertrinken wir in einer Lawine von Informationen und Daten. Hier kommen Suchanwendungen ins Spiel: Aus dem Unternehmensumfeld kommt häufig der Wunsch nach etwas Einfachem „wie Google“, aber mit eigenen Daten – nur einem Suchfeld. Das klingt einfach, aber es gibt viele Herausforderungen und Nuancen zu berücksichtigen. In den meisten realen Situationen benötigen Menschen mehr als nur ein Suchfeld, sie benötigen mehrere Möglichkeiten, um mit der Suche zu interagieren. Unser Whitepaper Good Search User Experience ist eine Zusammenfassung der Lektionen, die wir im letzten Jahrzehnt gelernt haben.
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Warum suchen wir
Die Frage klingt einfach, die Antworten darauf sind oft vielseitig - auch im Unternehmenskontext.
Ein großes Problem stellt oft die natürliche Sprache dar, in der die Dokumente verfasst sind.
Gleiche Begriffe beschreiben unterschiedliche Dinge, kryptische Abkürzungen machen Inhalte oft unzugänglich.
Zudem führt die Menge der Dokumente und die vielen unterschiedlichen Aufbewahrungsorte oft zur Suche nach Nadeln in Heuhaufen.
Das Redlink Team hat jahrzehntelange Erfahrung im Bereich Suche und den zugrundeliegenden Technologien,
vom klassischen Information Retrieval bis hin zur Semantischen Suche.
Als Ihr Partner im Sachen Such-Kompetenz bieten wir für Unternehmen einen idealen Mix aus strategischer Beratung und technischer Lösung.
Technologie
In der Umsetzung ihrer Ideen verwenden wir ein breites Portfolio an Technologien. Beim Thema Suche und Indizierung kommen bei unseren Lösungen vor allem Apache Solr und Elasticsearch zum Einsatz. Dabei verwenden wir die Features des klassischen Information-Retrievals in Kombination mit Vektor-Suche. Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache setzen wir auf State-of-the-Art Komponenten (StanfordNLP, BERT). Im laufenden Betrieb untersuchen wir Log-Daten und Interaktionen mit gängigem Tooling (z.B. ELK). Auf diesen Daten stützen sich Personalisierung und Kontextualisierung. Zudem geben diese Analysen wertvolle Hinweise auf den Erfolg von eingesetzten UX Pattern und die Qualität des Suchalgorithmus.